Previsão Tecnológica de 2026: Justine Moore e a visão da a16z para a evolução da IA em quatro domínios críticos

No início de 2026, o gigante do capital de risco Andreessen Horowitz lançou o seu relatório anual “Big Ideas 2026”, oferecendo insights estratégicos sobre como a inteligência artificial irá transformar tecnologia, negócios e interação humana. O relatório, compilado pelas quatro equipas de investimento especializadas da a16z, revela um tema unificador: a IA deixou de ser apenas uma ferramenta—está a tornar-se um ambiente, um sistema e um agente autónomo que opera ao lado dos humanos. Esta mudança marca uma saída fundamental de como as empresas e criadores têm abordado a tecnologia na última década.

O timing é significativo. No último ano, os avanços em IA passaram de capacidades isoladas de modelos para capacidades de sistemas abrangentes: compreensão de séries temporais extensas, manutenção de consistência visual e contextual, execução de tarefas complexas de múltiplos passos e colaboração com outros agentes inteligentes. Como resultado, o foco da inovação tecnológica migrou de melhorias pontuais para uma reimaginação completa de infraestruturas, fluxos de trabalho operacionais e paradigmas de interação com o utilizador.

Domar o Caos: Como a Infraestrutura de IA Evoluirá em 2026

O panorama de infraestrutura de 2026 será definido pelo facto de as empresas finalmente ganharem controlo sobre o seu ativo mais caótico: dados não estruturados. Cada organização está afogada em PDFs, vídeos, logs, emails e fragmentos de informação semi-estruturada. Embora os modelos de IA tenham ficado exponencialmente mais poderosos, a qualidade das suas entradas deteriorou-se, causando sistemas a gerar alucinações e erros subtils—mas dispendiosos—que minam fluxos de trabalho críticos.

O desafio central, segundo especialistas em infraestrutura, é a “entropia de dados”—a degradação inevitável de estrutura, atualidade e autenticidade na informação não estruturada, que compõe 80% do conhecimento corporativo. Startups que conseguirem extrair estrutura de documentos complexos, reconciliar dados conflitantes entre sistemas e manter a atualidade dos dados possuirão o que equivale a uma chave mestra para operações empresariais. As aplicações abrangem análise de contratos, integração de clientes, conformidade regulatória, processos de aquisição e, cada vez mais, fluxos de trabalho de agentes de IA que dependem de contexto fiável.

Simultaneamente, as equipas de cibersegurança enfrentam uma crise persistente: a escassez global de talento aumentou de menos de 1 milhão em 2013 para 3 milhões em 2021. Em vez de recrutar mais especialistas, a IA irá quebrar este ciclo automatizando tarefas exaustivas e repetitivas—análise de logs, deteção routine de ameaças, gestão de alertas redundantes—que atualmente consomem o tempo de especialistas. Esta automação permitirá que os profissionais de segurança se concentrem no que entraram na área para fazer: rastrear ameaças sofisticadas, arquitetar sistemas resilientes e remediar vulnerabilidades.

Uma transformação paralela na infraestrutura envolve redesenhar sistemas empresariais para cargas de trabalho de “velocidade de agente”. Os backends tradicionais foram arquitetados para a relação 1:1 entre ação humana e resposta do sistema. Eles desmoronam sob o peso de demandas recursivas de um agente de IA: um único objetivo de um agente pode gerar milhares de subtarefas, consultas a bases de dados e chamadas API em milissegundos—semelhando a um ataque DDoS, mais do que tráfego normal. A próxima geração de plataformas deve ser reconstruída com a suposição de que tempestades computacionais são o estado padrão, não uma anomalia.

Os setores de infraestrutura criativa e de dados experimentarão mudanças igualmente dramáticas. Ferramentas criativas como Kling O1 e Runway Aleph já demonstraram sucesso inicial, mas a criação multimodal verdadeira permanece largamente por realizar. Justine Moore, especialista da a16z em ferramentas criativas, enfatiza que 2026 será o ano de avanço quando a IA realmente permitirá fluxos de trabalho multimodais perfeitos—permitindo aos criadores alimentar conteúdos de referência em modelos e gerar ou editar cenas complexas e coerentes de forma colaborativa, sem as intervenções manuais dolorosas e demoradas de hoje. De forma semelhante, a pilha de dados nativa de IA continua a evoluir rumo a uma integração profunda entre fluxo de dados, bases de vetores e sistemas baseados em agentes, permitindo que múltiplos agentes de IA mantenham uma compreensão consistente e um contexto empresarial através de plataformas díspares.

Por fim, o vídeo está a passar por uma transformação fundamental, de conteúdo passivo para espaço interativo. Os modelos de IA começam a compreender a continuidade temporal, a recordar informações apresentadas e a respeitar leis físicas ao longo de sequências estendidas. Esta mudança possibilita novas possibilidades: designers podem prototipar ambientes 3D coerentes e persistentes; robôs podem treinar-se em mundos simulados realistas; e mecânicas de jogos podem evoluir com base na entrada do utilizador—tudo dentro de ambientes que mantêm causalidade e consistência interna.

Transformação Empresarial: Agentes de IA Redefinem Fluxos de Trabalho de Negócio

No domínio do crescimento e do software empresarial, 2026 marca um ponto de inflexão decisivo. O pilar central do software empresarial das últimas duas décadas—o “sistema de registo” (CRM, ITSM, sistemas ERP)—começa a ceder importância estratégica a uma nova camada: plataformas de orquestração de agentes inteligentes.

A IA está a preencher rapidamente a lacuna entre intenção humana e execução. Estes sistemas agora podem ler, escrever e inferir dados operacionais, transformando bases de dados passivas em motores de fluxo de trabalho autónomos capazes de prever cenários, coordenar entre equipas e executar processos de ponta a ponta sem intervenção humana. A interface de utilizador transforma-se numa camada dinâmica de agentes inteligentes, enquanto a camada tradicional de registo recua para armazenamento persistente de commodities.

O software vertical de IA—soluções especializadas para saúde, serviços jurídicos, imobiliário e finanças—está a experimentar um crescimento explosivo, com empresas líderes a ultrapassar $100 milhões em receita recorrente anual. A onda inicial focou-se na extração de informação e raciocínio: identificar, resumir e analisar dados críticos. A próxima fase, que chegará em 2026, introduz o “modo de colaboração multi-jogador”.

Os fluxos de trabalho da indústria são inerentemente esforços de múltiplas partes: compradores e vendedores, inquilinos e proprietários, consultores e fornecedores—cada um com permissões, requisitos de processo e obrigações de conformidade distintas. As soluções de IA atuais operam isoladamente, criando silos de informação e ineficiências na passagem de tarefas. Sistemas de IA multi-jogador irão coordenar automaticamente entre as partes, manter um contexto consistente, sincronizar alterações entre sistemas, encaminhar questões para especialistas funcionais e sinalizar assimetrias que exijam revisão humana. Esta inteligência colaborativa cria custos de mudança poderosos e representa a “muralha” que as aplicações de IA empresarial há muito tempo não tinham.

Uma mudança associada diz respeito aos objetivos de otimização de conteúdo e software. Durante décadas, as aplicações foram desenhadas para comportamentos humanos previsíveis: o Google otimiza para taxas de cliques, a Amazon destaca produtos na primeira página, artigos de notícias enfatizam parágrafos iniciais. Os humanos podem perder insights profundos enterrados na quinta página, mas os agentes inteligentes não.

À medida que os agentes de IA lidam cada vez mais com recuperação e interpretação, a hierarquia de design visual perde relevância. Engenheiros já não olham para dashboards do Grafana; sistemas de fiabilidade de sites movidos a IA analisam automaticamente telemetria e entregam insights diretamente ao Slack. Equipes de vendas deixam de revisar manualmente entradas no CRM; agentes inteligentes extraem padrões e geram resumos. A nova prioridade de otimização passa a ser a legibilidade por máquinas, e não a estética humana—uma inversão fundamental que irá remodelar a criação de conteúdo e o design de ferramentas de software.

Provavelmente de forma mais provocadora, a métrica de “tempo de tela”—o padrão ouro para medir o valor do produto nos últimos 15 anos—está a ser completamente eliminada. Sistemas de IA como o Deep Research do ChatGPT, automação de documentação clínica do Abridge e o desenvolvimento completo de aplicações do Cursor permitem aos utilizadores extrair valor enorme com envolvimento mínimo na tela. Empresas que demonstrarem retorno de investimento claro através de satisfação de médicos, ganhos de produtividade de desenvolvedores ou bem-estar de analistas emergirão como vencedoras numa era de preços baseada em resultados.

Revolução na Saúde: Porque os ‘Healthy MAUs’ Estão a Remodelar os Cuidados Preventivos

A saúde está a passar por uma reorganização conceptual em torno de um novo segmento de utilizadores emergente: os “Healthy MAUs”—indivíduos saudáveis que monitorizam ativamente o seu estado de saúde mensalmente.

A medicina tradicional serviu principalmente três populações: indivíduos doentes que requerem intervenção aguda, pacientes criticamente doentes em cuidados contínuos e pessoas saudáveis que raramente interagem com o sistema de saúde até surgirem problemas. A oportunidade de cuidados preventivos—intervir antes do desenvolvimento de doenças agudas—permanece largamente por explorar, devido a sistemas de saúde otimizados para tratamento, não para prevenção.

Os Healthy MAUs representam a maior população por explorar: indivíduos dispostos a pagar por monitorização de saúde por subscrição e intervenções proativas. À medida que a IA reduz o custo de prestação de serviços de saúde e surgem produtos de seguro preventivo para subscrever monitorização contínua, esta população tornará-se o principal motor da tecnologia de saúde de próxima geração. São conscientes de dados, orientados à prevenção, continuamente envolvidos e representam, coletivamente, um segmento de mercado que supera em muito a base tradicional de pacientes de cuidados agudos.

Mundos Interativos e Economias Pessoais: O Futuro da Criação Digital

O quarto domínio envolve o que a16z chama de “Speedrun” ou projeções da equipa de mundos interativos—reimaginando fundamentalmente como os humanos interagem com ambientes digitais e consomem conteúdo.

Modelos de mundos de IA já são capazes de gerar mundos 3D completos e exploráveis diretamente a partir de descrições de texto. Tecnologias como Marble e Genie 3 permitem aos utilizadores navegar nestes ambientes sintéticos como se jogassem um jogo interativo. À medida que os criadores adotam estas ferramentas, métodos de narrativa totalmente novos irão surgir. Imagine um “Minecraft genérico” onde jogadores constroem colaborativamente universos vastos e em evolução, onde a fronteira entre criador e participante se dissolve completamente.

Estes mundos gerados tornar-se-ão campos de treino para agentes autónomos e robôs, oferecendo ambientes sem risco onde os sistemas de IA podem aprender através da interação. As economias digitais dentro destes mundos irão prosperar, permitindo aos criadores ganhar dinheiro ao desenhar ativos, orientar experiências de jogadores e construir ferramentas interativas.

Complementando os modelos de mundos, surge o conceito de “My Year”—produtos hiperpersonalizados adaptados às preferências individuais, em vez de médias de mercado. Na educação, sistemas de tutoria de IA ajustam-se ao ritmo e interesses de cada estudante. Na saúde, a IA prescreve regimes de suplementos, planos de exercício e protocolos alimentares personalizados. No consumo de mídia, o conteúdo é remixado em tempo real para alinhar com o gosto pessoal. Os gigantes tecnológicos do século vindouro vencerão não por identificar o “utilizador médio”, mas por se destacarem na criação de experiências únicas para indivíduos específicos.

Por fim, 2026 testemunhará o surgimento da primeira universidade verdadeiramente nativa de IA—uma instituição arquitetada desde o início em torno de uma inteligência adaptativa. Ao contrário das universidades tradicionais que adaptam ferramentas de IA a estruturas existentes, esta instituição de próxima geração integra a IA no seu design fundamental: cursos auto-otimizados com base em feedback, listas de leitura que se atualizam dinamicamente com novas pesquisas, mentores que combinam estudantes com conselheiros cuja especialização se alinha com interesses em evolução, e o percurso de cada estudante que se transforma em tempo real. Precedentes estão a surgir—a parceria da Arizona State University com a OpenAI produziu centenas de experiências educativas impulsionadas por IA, e a State University of New York está a integrar literacia de IA nos requisitos de educação geral. Nestas instituições nativas de IA, os professores passam de entregadores de conteúdo a arquitetos de sistemas de aprendizagem, curando dados, ajustando modelos e ensinando os estudantes a examinar criticamente o raciocínio das máquinas. A avaliação evolui para além de perguntas sobre se os estudantes usaram IA, para como a usaram estrategicamente—uma habilidade cada vez mais urgente em todas as indústrias, desesperadas por talento capaz de colaborar eficazmente com sistemas inteligentes.

Convergência: IA como Ecossistema

O fio comum que liga estes quatro domínios é o reconhecimento de que 2026 representa um momento de limiar. A IA não está apenas a tornar-se mais poderosa dentro dos sistemas existentes; ela está a tornar-se o substrato sobre o qual esses sistemas são construídos. Seja na otimização de infraestruturas, fluxos de trabalho empresariais, prestação de cuidados de saúde ou entretenimento e educação, a questão fundamental que as organizações devem responder não é se devem adotar IA, mas como reimaginar as suas operações centrais em torno das capacidades únicas da IA—velocidade, reconhecimento de padrões, integração entre domínios e iteração incansável.

Os insights das equipas da a16z sugerem que organizações ainda presas a suposições legadas sobre estrutura, fluxo de trabalho e interfaces homem-computador se verão rapidamente ultrapassadas por concorrentes que abraçam estas transformações arquitetónicas. 2026 promete ser o ano em que essa reorganização se acelera decisivamente.